今日 5 道练习题，请先独立思考，再查看每题答案和解析。
第1题（来源：第六章 改进【绿带】）
响应变量Y与两个自变量(原始数据)X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2
由此方程可以得到结论是：
A.X1对了的影响比X2对Y的影响要显著得多
B.X2对Y的影响比X2对Y的影响相同
C.X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多
D.仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
正确答案：D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P237
经过理论上的分析后发现，将自变量代码化后有很多好处，即应该对代码化的数据进行回归分析。
回归方程仅能说明X1,X2的单位变化对Y的影响，但不能说明哪个影响显著。需要P值来判定显著性。优选X1X2的变化程度不能确定可能X1的变化非常微小,而X2的变化很大。
此为简单线性回归模型：可以用要求误差平方的总和为最小，作为决定理想的线性回归的准则。
简单线性回归的特点：
响应y是单一变量x,因此称为简单线性回归
一个响应若是多个X的线性函数，则称为多元线性回归。
y=β+βx+e
第2题（来源：第六章 改进【绿带】）
有关全因子试验设计的应用条件，下列表述正确的是：
A、因子的个数较少(在5个以内)
B、因子个数较多，一般在5个以上
C、因子和响应输出之间是线性关系
D、因子间可能存在交互作用
正确答案：A,C,D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P236
由于包含了所有的组合，全因子试验所需试验的次数会较多，但它的优点是可以估计出所有的主效应和所有的各阶交互效应，因此也称析因设计。在因子个数不太多，而且确实需要考察较多的交互作用时，常常选用全因子设计。至于因子个数>多少个不能选用全因子设计，还真没有明确的定义但是通常做全因子试验，因子个数不能太多，不然时间和成本增加很多，记住一个大概的数字吧，5个，小于5个做全因子。
线性关系是是什么意思?我们回到P201，建立回归方程，定量的确定因子与响应量的关系，因此因子与响应量之间要具有线性相关，这样回归方程才是有意义的。
第3题（来源：第六章 改进【绿带】）
某厂生产每天三班次，每班8小时，每班计划停机时间10分钟，生产每天换模二次，一次需要30分钟，非计划停机时间20分钟，问设备时间开动率是：
A、0.922
B、0.94
C、0.95
D、0.98
正确答案：B
解析：《六西格玛绿带》第五章 P219
时间开动率 = 实际工作时间 / 计划工作时间
计划工作时间 = 每班可用时间一计划停机时间
实际工作时间 = 计划工作时间 - 非计划停机时间
式中，停机时间主要包括计划性维护、晨会等所需时间；实际工作时间等于计划工作时间减去非计划停机时间。非计划停机时间包括设备故障、产品换型、设备调整等消耗的时间。
这里的关键区分：
- 计划停机：每班计划停机（10 分钟 / 班），属于计划工作时间之外的扣除项
- 非计划停机：换模时间、故障停机（30 分钟 / 次换模 + 20 分钟故障），属于计划工作时间内的损失
- 所以，套入题目数据后，得：
- 计划工作时间 = 3*8*60-3*10=1410 min
- 实际工作时间 = 1410-2*30-20=1330 min
- 时间开动率 = 1330 / 1410 =0.943（选项B最接近）
第4题（来源：第六章 改进【绿带】）
某六西格玛团队拟采用均值-极差控制图控制某注塑机注塑的零件关键尺寸，当团队采用DOE优化了注塑模温和压力后，在均值控制图上发现连续15个点均在中心线1σ内(即C区),此现象表明：
A、按照控制图判异准则，过程失控，参数优化失败
B、过程均值发生了显著变化
C、过程方差显著增大，需要重新计算控制限
D、过程方差显著减少，需要重新计算控制限
正确答案：D
解析：《六西格玛绿带》第七章 P281
“连续15个点均在中心线lσ内(即C区)”是控制图8 大判异原则的第7条，首先我们要确认这是一种异常的存在。为什么会出现异常?都在C区，波动很小。 这主要是因为优化调整之后，波动减小，导致极差均值减小，新的控制限应该变窄(均值极差控制图的控制限公式)。如果还沿用之前的控制限，就会出现题目中描述的这种状况。
第5题（来源：第六章 改进【绿带】）
一个3^2的实验设计意味着会有：
A、两个水平，三个因子
B、两个水平，三个因子，两个中心点
C、三个水平，三个因子
D、三个水平，两个因子
正确答案：D
解析：《六西格玛绿带》第六章 P236
这类设计的一个完全重复需要2×2×…×2=2个观测值，因此称为2^k析因设计。其中最重要的是，有k个因子，每个因子仅有两个水平。
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